Hibrit kuantum iş akışı — Klasik döngü ve kuantum yardımcı yanıt

Hibrit burada “kuantum algoritmasının tüm adımları yalnızca QPU üzerinde” anlamına gelmez; tersine, klasik kontrolcü ile kuantum yardımcı işlemci arasında iş bölümü yapılır. Klasik taraf optimizasyon, istatistik ve karar verir; kuantum tarafı seçilen parametrelerle hazırlanan devreler üzerinden örneklem veya beklenen değer üretir. Bu ayrım, VQE, QAOA veya özel bir maliyet fonksiyonu gibi desenlerin ortak iskeletidir.

İlkel iş akışları sayfası, devreden sonuç artefaktına kadar uzanan mühendislik hattını (sözleşmeler, bağdaştırıcı, test) işler; bu sayfa ise o hattın içinde dönen optimizasyon veya keşif döngüsünü merkeze alır: her turda hangi sorunun sorulduğu, hangi klasik güncelleme kuralının uygulandığı ve ne zaman durulduğu.

Belirli bir Varyasyonel Kuantum Özdeğer (VQE) veya QAOA türetimi, ayrı algoritma sayfalarında derinleşir; burada yalnızca Runtime ilkel API bağlamında döngü omurgası ve üretim okuması verilir.

Ne vaat edilmez

Yakınsama ispatı, öğrenme oranı tablosu veya belirli bir optimizasyon kütüphanesi önerisi verilmez; amaç üretilebilir bir zihinsel modeldir.

Kota ve ücret taahhüdü yoktur; canlı koşullar IBM Quantum Platform belgeleriyle güncellenir.

Tipik tur: parametre vektörü θ → devre(ler) üret → Estimator veya Sampler çağrısı → klasik son işleme (ortalama, hata çubuğu, kırpma) → θ güncelleme kuralı → durma ölçütü. Döngü wall-clock’u kuantum yürütme süresinden çoğu kez klasik ve ağ gecikmesi ile belirlenir; bu yüzden “her tur bir iş” yerine oturum veya toplu yürütüm ile tur başına sabit maliyet düşürülür.

Uzaktaki ilkel çağrısı asenkron döner; klasik kontrolcü bloklama yerine geri çağırma, kuyruk veya iş havuzu kullanmalıdır. Runtime işleri yaşam döngüsü bu desenle birlikte okunmalıdır.

Kontrol noktası (checkpoint): uzun koşularda θ, ara sonuçlar ve meta veri (sürüm, backend adı) diske yazılmazsa, kuyruk kesintisinde ilerleme kaybolur.

Hata ve yeniden deneme

Tek tur başarısız olduğunda tüm optimizasyonu sıfırlamak yerine, son iyi θ’ya dönüş veya küçük adımla yeniden deneme politikası tanımlanmalıdır.

İdempotent anahtarlar ve yeniden deneme, ilkel iş akışları ve toplu yürütüm bölümlerindeki disiplinle uyumludur.

Hibrit döngüde “maliyet” genelde skaler bir E(θ) veya örneklenmiş bir tahmindir; kuantum tarafı bu sayıyı üretmek için çağrılır. Bütçe birimi çoğu zaman tur başına ilkel çağrısı veya toplam shot olarak ölçülür; bu ölçüm, klasik optimizasyon adımının maliyetinden ayrı tutulmalıdır.

Shot ve örnekleme istatistiği shot mantığı ile ilişkilidir: aynı θ için düşük shot, maliyet yüzeyinde yapay engebelilik yaratır ve optimizasyonu saptırır.

Gözlemlenebilir seçimi ve Pauli açılımı gözlemlenebilir değerlendirme konusunda; hibrit taraf hangi ⟨O⟩’nun gerçekten maliyet fonksiyonuna girdiğini ve hangi terimin hangi turda güncellendiğini karar verir.

Erken durdurma

Göreli iyileşme eşiği veya maksimum tur sayısı gibi durdurma ölçütleri, bilinçli şekilde sabitlenmeli; aksi halde sonuçlar raporlanamaz.

Çoklu rastgele başlangıç (multi-start) tur sayısını çarpar; toplu paketleme ile birlikte planlanmalıdır.

Klasik gradyan tabanlı güncelleme, kuantum tarafta ∂E/∂θ tahmini gerektirir; bu tahmin parametre kaydırma, simetrik fark veya SPSA gibi yöntemlerle üretilir. Her yöntem farklı sayıda ilkel çağrısı ister; hibrit tasarımda “daha az kuantum, daha çok klasik hesap” veya tersi takasını açıkça kaydetmek gerekir.

Bu sayfa türev formüllerini vermez; yalnızca gürültü–gradyan etkileşimini hatırlatır: düşük shot ile kırpılmış gradyan, öğrenme oranını aşırı küçültmeye veya yanlış yöne itmeye yol açabilir.

Ölçüm ve ölçek birimi gözlemlenebilir değerlendirme ile hizalanmalıdır; farklı birimlerde raporlanan ⟨O⟩ birleştirilmemelidir.

Kısıtlar ve cezalar

Gerçek donanımda kapı kümesi ve bağlantı kısıtı, parametre uzayını dolaylı olarak kısar; cezalı (penalty) terimler maliyeti klasik tarafta genişletebilir.

Kısıt ihlali cezası ile kuantum enerji terimi aynı skalada olmalıdır; aksi halde optimizasyon anlamsız çözümler seçer.

Donanım gürültüsü maliyet yüzeyini hem örneklemeli hem sistematik olarak bozar; hibrit döngü bunu “düz bir optimizasyon problemi” sanmamalıdır. Yüksek parametre sayısında çıplak düzlük (barren plateau) gibi yapısal zorluklar literatürde tartışılır; pratikte erken durdurma ve çoklu başlangıç sık kullanılır.

Hata azaltma ve bastırma seçenekleri maliyet tahminini değiştirir; hata azaltma ile birlikte okunmalıdır. Aynı θ için farklı azaltma seviyeleri, farklı E(θ) yüzeyleri üretir; bu yüzden karşılaştırmalar aynı yapılandırma kimliğiyle etiketlenmelidir.

Yerel referans ( kod laboratuvarı) gürültüsüz yüzey çizer; bulut ile fark beklenir ve raporlanmalıdır.

Aşırı uyum

Eğitim kümesine göre düşük maliyet, doğrulama kümesinde genellemez; kuantum örnekleme gürültüsü bu riski büyütür.

Klasik tarafında düzenlileştirme ve erken durdurma, sadece istatistiksel öğrenmede değil hibrit kuantum döngülerinde de geçerlidir.

Uzun hibrit koşularda oturum, aynı uzak bağlamda ardışık ilkel çağrılarını gruplayarak tur başına gecikmeyi azaltmayı hedefler ( oturum sistemi). Toplu yürütüm ise birden çok PUB veya çağrıyı paketleyerek kuyruk sabitlerini amorti eder ( toplu yürütüm). Hibrit tasarımcı, “her tur yeni iş” ile “aynı oturumda on tur” arasındaki maliyet eğrisini ölçmeden mod seçemez.

Asenkron mimaride, klasik kontrolcü birden çok kuantum işini bekler; sonuçların tur sırasına göre değil, tamamlanma sırasına göre gelmesi senkronizasyon hatasına yol açabilir. Bu yüzden her sonuç paketi tur kimliği taşımalıdır.

Günlük ve izlenebilirlik disiplini ilkel iş akışları sayfasıyla örtüşür; burada ek vurgu, hibrit döngüde tur kimliği ve θ anlık görüntüsü birlikte aranabilir olmalıdır.

Kaynak sınırı

Eşzamanlı deney sayısı arttıkça hız sınırı ve kuyruk derinliği devreye girer; geri basınç olmadan paralelleştirme patlar.

Üretimde zaman aşımı ve iptal politikası ürün belgeleriyle hizalanmalıdır.

Aşağıdaki örnek, tek parametreli bir Rx devresinde Pauli Z beklenenini maliyet sayar; sonlu fark ile yaklaşık gradyan alıp birkaç tur boyunca θ günceller. Yerel StatevectorEstimator kullanır; bulut ve optimizasyon kütüphanesi yoktur.

Yerel: mini varyasyonel döngü

import numpy as np
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit import Parameter
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp
from qiskit.primitives import StatevectorEstimator

theta = Parameter("θ")
qc = QuantumCircuit(1)
qc.rx(theta, 0)
op = SparsePauliOp("Z")
est = StatevectorEstimator()


def energy(x: np.ndarray) -> float:
    bound = qc.assign_parameters({theta: float(x[0])})
    return float(est.run([(bound, [op])]).result()[0].data.evs.item())


t = np.array([0.1])
lr = 0.6
eps = 1e-4
for _ in range(20):
    e0 = energy(t)
    e1 = energy(t + eps)
    grad = (e1 - e0) / eps
    t = t - lr * grad

print("theta", float(t[0]))
print("E_Z", energy(t))

Bulut: yorum iskeleti

Aşağıdaki satırlar bilinçli olarak yorumdadır; oturum veya toplu mod ürün belgesine göre seçilir.

# Örnek iskelet — hesap, token ve güncel qiskit-ibm-runtime belgeleri gerekir.
# for iteration in range(max_iter):
#     pubs = build_pubs(theta)  # klasik taraf
#     job = estimator.run(pubs)  # oturum veya toplu bağlamda
#     metrics = consume(job.result())
#     theta = classical_update(theta, metrics)

Hibrit kuantum iş akışı; klasik geri besleme ile ilkel çağrısı arasındaki kapalı döngüdür. İlkel hat ve testler ilkel iş akışları ile; ⟨O⟩ ve Pauli gözlemlenebilir değerlendirme ile; yürütme modları oturum ve toplu yürütüm ile tamamlanır.

Bu sayfa döngü ve maliyet yüzeyi sezgisi sunar; belirli varyasyonel algoritma ayrıntıları IBM Quantum Learning ve ilgili algoritma rehberlerinde derinleşir.

• Estimator ilkeli — ⟨O⟩ çağrısı ve sonuç.
• Runtime işleri — asenkron iş yaşam döngüsü.
• IBM Quantum: Yürütme modu seçimi.
• IBM Quantum Learning: Varyasyonel algoritma tasarımı.